人工智能从1950年左右发展至今已有70余年，已经与我们生活中的方方面面深入融合，极大改变了我们的生活方式，而机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识图谱相关技术则是其中关键所在。
8月17日-19日，由知产前沿新媒体举办的“第二届中国人工智能知识产权峰会”在杭州召开，保定大为计算机软件开发有限公司营销总监李叶涛为本次大会带来中国人工智能专利授权及无效数据分析的观点分享。知产前沿新媒体现将李总监的主题发言整理成文，供人工智能知识产权从业人员参考学习。
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机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识图谱等技术专利量超过40万，有权专利数量占比27%，审中专利占比约54%。
有权专利中，发明专利占比88%。专利公开总量中，发明专利占比高达95%，由于发明专利审核周期长以及程序严格复杂等原因，导致在上文中提到的审中专利比例较高。同时从2003年-2022年的数据可以看到，平均审查周期也呈现出不断缩短的趋势，从35.49到5.58月。AI年度授权专利量、申请人持续增长，从2003年-2022年止，呈现快速增长趋势，尤其近两年更是指数级增长，年度授权专利量2020年相较2019年增加8267件，2021年比2020年则增加了12583件。在机器学习和计算机视觉上两个分支专利量大幅领先，单个技术专利量就已超过另外三项关键技术总量还多。同样，该两样关键技术专利授权增速同样突出，在未来一段时间里，机器学习和计算机视觉方面相关专利数量仍然是突出部分。国内企业在我国本土申请量占比88%，为申请主体，相对看国外来华申请，总量占比12%，达12138件申请量，日本、美国为主要国外来华申请国。而在国外来华申请量上，计算机视觉方面专利是其申请的主体部分。微软、谷歌、高通、IBM、INTER、三星为主要在华申请主体，微软和谷歌在五项技术的专利布局均处前列，，其相关技术申请量排名如下：当然在国内总体看，仍然以国内申请人为主体部分，从有权专利的总量上来看，腾讯、百度、国家电网位于前三甲，而在2021年申请人达到8.3万人情况下，在前10申请人的申请人数量仅为14%，由此可见技术集中于前列申请人。此项分析中应用大为专利指数DPI作为主要指标，DPI由大为自主研发，利用AHP层次分析法，从技术、法律、战略、市场、经济五个维度构建的专利价值定量评估模型。其中DPI总分指所有有权专利的DPI分数之和，表征专利【量】；DPI平均分指DPI总分除以有权专利数量，表征专利【质】；行业平均分是该领域所有有权专利分数的平均值；优势创新主体指专利有权量排名TOP10的创新主体。由上述数据可知，华为在专利质量方面占据遥遥领先地位，百度、腾讯则是相对平衡，但可以看到在人工智能领域达到及格线的申请人数量并不高，我国在提升专利质量上还有较长一段路要走。在分项价值得分，从五个方面来看，华为、清华在其中表现突出，华为在法律价值、市场价值方面占据领先地位，而清华大学在技术价值方面则非常突出。在价值分析当中，华为法律价值的权项数、首权项字数名列第一位，可以看到华为在申请文本质量上的严格要求，同时在存活期、PCT专利占比上都遥遥领先，在市场价值同族数上也是突出地位。可以看到提出专利无效请求的数量上，主要集中于近5年，数量占比高达73%，数量增长非常明显。
在无效请求的结果上，高达68%为全部无效，仅有23%的专利维持全部有效，剩余9%为部分有效，此项结果也印证了上文中所述质量仍待提升的分析结论。在这些授权专利数据上，我们可以看到AI领域正处于快速发展阶段，但申请人增速放缓,出现技术集中趋势，机器学习、计算机视觉是创新相对活跃、热门的技术分支，美国、日本更为关注中国市场，微软、谷歌等在五大领域全面布局，不同申请人专利质量差异明显，整体质量仍需提升。
而专利无效数据则向我们揭示了近年来行业专利纠纷无效事件增长明显，无效决定近7成为全部无效，专利质量需更多关注。高价值专利培育是系统性工程，包括高水平的创造、完备的法律保护、权利的有效管理和价值的最大化实现。将高质量创造、高质量保护、高质量管理及运用深入嵌合到研发活动的高价值专利培育流程中。在立项前、研发中、结题后均进行全方位的审核把控。比如：- 在立项前对研发方向分析、研发热点分析、竞争对手分析、专利布局规划，并作出相应的专利动向分析报告、专利布局分析报告以及专利布局规划报告。
- 在研发中深入进行专利挖掘、专利查新检索、保证高质量撰写、严格把控文本质量审核等工作，完善出专利挖掘清单、专利查新报告、专文本质量审核报告等。
- 并且在结题后进行专利布局核查以及专利价值评估，出具相应专利布局核查报告以及专利价值评估报告。
如果我们的企业想要专利成为自己的武器，成为我们的资产，我们就要从战略上重视它。在具体实施上，我们要确定我们申请专利的目的，比如主导市场、获得优势、保护创新、运营获利、评价筹码、占领市场、保护客户等等，除此外综合考虑产业、市场、技术、法律等外部因素。在技术领域、专利申请地域、申请时间、申请类型和申请数量等方面进行有针对性、策略性和前瞻性的专利申请或其他方式获取专利的规划和动态部署过程。在专利布局规划分析上包括对技术领域整体布局现状分析，比如申请趋势分析、技术生命周期分析、技术路线分析、技术IPC布局分析以及标引分类布局分析、功效矩阵分析等等。同时，还包括对竞争对手专利布局现状分析，包括对其重要创新主体整体实力对比分析、技术布局对比分析、技术动向对比分析及专利价值对比分析等。在上述两者必要的分析之上，再基于领域现状、竞争对手布局、自身现状或者战略，制定布局规划。以此确定要解决的问题方向，需要开展的研发技术点、创新点的方向。在进行专利布局以后，进行专利挖掘的过程中有以下几种思路可以借鉴：1.功能点分析，对功能点进行分类，分析每一功能点背后的技术方案，进行专利申请。2.问题点追踪，研发过程中遇到的问题可能都是竞争对手遇到的问题，可进行专利布局。3.技术点分解按产品结构、关联因素进行拆解，详细分析和梳理每一结构或因素中的技术方案，进行专利申请保护。除此之外还有多种实施方式，就要因具体场景而异了。目前很多企业把查新检索当作一种专利成型以后是否可以专利申请的一个环节，但是对每个创新点来讲，在该阶段查新检索应当是进一步分析、调整申请策略的一个重要阶段。申请文件的撰写不仅要考虑获权，还要考虑后端的确权、维权。在撰写过程中应当坚持四大原则。1.不放过每一个细节原则：名称、技术领域、背景技术、附图、附图、标记……为获权做铺垫。2.“叶、枝、杆、根”多层保护及产品化保护原则分解至最小保护客体、逐层向上延伸，实现多层保护，为提高侵权可判定性以及侵权可诉对象等维权行为做铺垫。3.梯度式保护原则合理构建独权保护范围逐层向下依次构建中间层级从属权要、下位层级从属权要等，为获权及确权做铺垫。4.纵向深挖效果、横向广扩实施例原则对应每一权利要求，合乎逻辑的深挖技术效果，同时，横向扩展优选实施例、可选实施例、替代实施例等，为获权、确权及维权做铺垫。核心理念在于在前端要全方位建设授权保障网（获权），后端上强化无效应对能力（确权）、降低侵权可规避性、提升侵权可判定性(维权）。同时在申请文本审核中形式内容和实质内容需要兼顾，达到两者共同推进。资产管理，分级分类是基础。当专利成果产出以后，我们就需要对专利成果进行分级分类的管理，让产品、技术分布一目了然，资产价值分布一览无余，专利资产处置有理有据，实现资产的精细化管理。
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